Reuters-ის ცნობით, OpenAI 2026 წელს ტრილიონი დოლარის აქციების პირველადი განთავსებისთვის (IPO) ემზადება, რათა დააფინანსოს ChatGPT-ის შემდგომი ევოლუცია გლობალური AI კონკურენციის ინტენსიური ზრდის პარალელურად.

როგორც ცნობილია, 2026 წელს AI-კომპანია ერთი ტრილიონი დოლარის IPO-ს გაშვებას გეგმავს, რაც მოიცავს $60 მილიარდის კაპიტალის მოზიდვას.

აშშ-ის ფასიანი ქაღალდების მარეგულირებლებთან განაცხადი შესაძლოა 2026 წლის მეორე ნახევარში შევიდეს, რითაც OpenAI-ის საჯარო ბაზრებზე დებიუტი შედგება.

მიუხედავად ამისა, OpenAI-ის სპიკერმა Reuters-ს განუცხადა, რომ IPO-სთვის დადგენილი თარიღი არ არსებობს, რადგან კომპანიის მთავარი აქცენტი კვლავ ზოგადი ხელოვნური ინტელექტის (AGI) განვითარებაზეა.

პოტენციური შეთავაზების ზომა მიუთითებს მზარდ ინსტიტუციურ ინტერესზე AI-ის განვითარების, განსაკუთრებით კი OpenAI-ს მიმართ, რომელიც 2 ოქტომბერს მსოფლიოს უმსხვილესი სტარტაპი გახდა $500-მილიარდიანი აქციების მეორად გაყიდვის შემდეგ.

OpenAI-მა მსხვილ კორპორატიულ ინვესტორებზე სულ $6.6 მილიარდის ღირებულების აქციები გაყიდა. აღსანიშნავია, რომ გაყიდვების $500-მილიარდიანმა შეფასებამ გადააჭარბა ილონ მასკის სტარტაპ SpaceX-ს, რომლის გაყიდვებიც $400 მილიარდს შეადგენდა.

ჩინური AI-კონკურენტები ChatGPT-ს კრიპტოთი ვაჭრობაში სჯობნიან

მზარდი ბიუჯეტის მიუხედავად, OpenAI-ის ფლაგმანი პროდუქტი ჩამორჩება ერთ ნიშურ სფეროში, კრიპტოვალუტით ავტონომიურ ვაჭრობაში.

კრიპტოს ავტონომიური ვაჭრობის კონკურსის დროს, ჩინურმა AI-ჩეთბოტებმა DeepSeek-მა და Qwen3 Max-მა გადაასწრეს ChatGPT-სა და Grok-ს.

DeepSeek-ი იყო ერთადერთი AI-მოდელი, რომელმაც, 22 ოქტომბრის მონაცემებით, რომელმაც დადებითი შედეგი აჩვენა და 9%-იანი მოგება გამოიმუშავა, მაშინ როდესაც ChatGPT-5 ბოლო ადგილზე იყო 66%-იანი დანაკარგით.

AI-მოდელები კრიპტოვალუტით ვაჭრობის კონკურსში. წყარო: CoinGlass

ეს შედეგები მოულოდნელია იმის გავითვალისწინებთ, რომ DeepSeek-ის გაწვრთნის ხარჯი $5.3 მილიონს შეადგენს, რაც მნიშვნელოვნად დაბალია პირველ კვარტალში OpenAI-ის მიერ კვლევასა და განვითარებაზე დახარჯულ $5.7 მილიარდზე.

მაგრამ, როგორც კრიპტო დაზვერვის პლატფორმა Nansen-ის კვლევითმა ანალიტიკოსმა, ნიკოლაი სონდერგაარდმა Cointelegraph-ს განუცხადა, სწორმა პრომპტებმა და გაუმჯობესებულმა სატრენინგო მონაცემებმა ზოგიერთი AI-მოდელის სავაჭრო შესაძლებლობები შეიძლება გააუმჯობესოს, განსაკუთრებით, ChatGPT-ისა და Google-ის Gemini-ის შემთხვევაში.

“თუ ვივარაუდებთ, რომ ყველა მოდელმა მიიღო ერთი და იგივე პრომპტები და ინსტრუქციები ვაჭრობისთვის, შეიძლება განსხვავება იყოს იმ მონაცემებში, რომლებზეც თითოეული მოდელია გაწვრთნილი”, – განაცხადა მან.